В нашей библиотеке: 321 книг 226 авторов 0 статей За всё время нас посетило 1002790 человек которые просмотрели 19283018 страниц.
Читатели оставили 10 отзывов о писателях, 70 отзывов о книгах и 6 о сайте


Название: Фондовый менеджмент в расплывчатых условиях

Автор: Недосекин А.О.

Жанр: Разная литература

Рейтинг:

Просмотров: 1200

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 |




2.4.   рейтинг российских корпоративных облигаций на основе нечетких моделей

 

В работе [69] мы произвели финансовый экспресс-анализ рынка российских акций (она составила содержание предыдущего раздела данной книги). Анализ состоялся в феврале 2002 года, и приятно осознавать, что мы не ошиблись в оценках. Все акции первого эшелона с присовенной нами оценкой «Высокое- Среднее качество» (сюда относятся «Лукойл», «Сургутнефтегаз», «Татнефть») в 1-

2 кварталах 2002 года показали устойчивый рост (до сотни процентов годовых).

Также мы наблюдали спад в акциях второго эшелона, оцененных сравнительно низко на тот момент (сюда относим МГТС, Мосэнерго, «Ростелеком» и др.). Есть и исключения   из   правила:   например,   ЮКОС,   имеющий   пониженную   оценку

«Среднее качество» из-за отрицательной обеспеченности оборотных активов собственными средствами, рос бурно. Но здесь мы усматриваем не влияние фундаментальных факторов, а ажиотажный рост интереса зарубежного инвестора к российскому нефтегазовому комплексу, подогретый  общемировой  политической

конъюнктурой. У западных  инвесторов  свой порядок анализа  активов, и уставочные параметры в оценке не совпадают с тем же для методов, применяющихся на российской почве. Тем более, надо признать, что размещение компанией АДР за рубежом (пример ОАО «Лукойл») выводит эмитента АДР за круг чисто российских компаний, поэтому претерпевают коррекцию и правила анализа инвестиционной привлекательности таких акций.

 

Кризис американского фондового рынка потянул все российские акции вниз. И это тоже особенность нашего рынка. Сначала мы перегреваемся до заоблачных высот, а потом, чуть что случилось за океаном, мы принимаемся терять в весе. Это

– проявление технически слабого рынка, зависимого от рынков более финансово

мощных и устойчивых. Здесь уместен пример компании  Cisco Systems (CSCO), за которой  я  давно  пристально  наблюдаю.  Компании  явно  не  хватает  прибылей, чтобы обосновать свою текущую курсовую цену, поэтому тренд цены последний год – строго понижательный. Тем не менее, компании не дают упасть до уровня в 5 долларов за акцию (что было бы справедливо), потому что сама компания имеет план по выкупу своих акций назад, и этого плана обратного выкупа достаточно, чтобы стабилизировать цену на уровне не ниже 11-12 долларов. Эта нерыночная мера, тем не менее, характеризует техническую силу рынка акций  CSCO. А у нас даже компании с хорошими фундаментальными параметрами рискуют потерять в весе просто из-за внешних веяний. Но сквозь все возможные веяния, на среднесрочном  интервале  владения  ценной  бумагой,  пробиваются фундаментальные факторы, и их значения по совокупности формируют повышательный или понижательный тренды.

 

Итак: детальный анализ фундаментальных факторов ценной бумаги - и мы продолжаем настаивать на этом - позволяет снизить инвестиционный риск. Инвестор отчетливо видит все риски, которые проистекают из пониженного уровня отдельных факторов на общем фоне. Действительно, если существует механизм ранжирования акций по инвестиционной привлекательности, то почему я должен выбирать в портфель худшие акции, а не лучшие (спрашивает себя инвестор)? Как только механизм рейтинга (или скоринга) становится прозрачным, и все преимущества  и  дефекты  той  или  иной  ценной  бумаги  налицо,  когда произведенный скоринг становится доступным широкому кругу игроков, - тогда имеет смысл говорить о постепенном формировании рационального инвестиционного выбора [75]. Ближайшая пятилетка, ее инвестиционная парадигма как раз формируется под знаком именно этого типа выбора. Инвестор становится  аккуратнее,  перестает  слушать  ангажированных  финансовых аналитиков, внимательнее исследует бухгалтерскую отчетность эмитента, требуя дополнительной премии за риск мошенничества с бухучетом (печальные примеры Enron, Arthur Andersen, WorldCom у всех на слуху). Словом, инвестор перестает бросаться из крайности в крайность, от эйфории в истерию, он постепенно отрезвляется.

 

Методология оценки фундаментальных факторов эмитента вызывает намерение применить матричную схему анализа (по строкам матрицы – отдельные показатели, по столбцам – размытые подмножества уровней этих факторов) к рейтингу корпоративных облигаций. Как работает  матричная схема оценки, мы уже продемонстрировали на примере рейтинга риска банкротства, рейтинга долговых обязательств субъектов РФ, скоринга акций. Белорусская научная школа [9,  10]  успешно  применяет  матричные  методы  для  оценки  рейтинга  банков  и

 

страховых компаний. И, разумеется,  нет никаких противопоказаний к тому, чтобы воспользоваться этой схемой для рейтингования корпоративных облигаций.

 

2.4.1. Фундаментальный подход к оценке рейтинга облигаций

 

Главные риски, определяющие рейтинг облигации - это процентный и дефолтный риски. Под процентным риском мы понимаем риск эмитента привлечь средства под высокий процент, когда в последующем на рынке появятся более выгодные (дешевые) источники заимствований (обычно этот риск парируется в проспекте эмиссии облигаций правом эмитента на обратный выкуп облигаций по заведомо известной цене - офертой). Аналогично,  в категорию процентного риска входит риск инвестора ссудить деньги под низкий процент, когда в будущем появятся  условия  более  выгодных  ссуд.  Этот  риск  парируется  покупкой инвестором опционов: call – на процент по облигациям, которые могут вырасти в курсовой цене, и put – на процентную ставку по собственным облигациям. Вся эта техника, широко распространенная в США, пока недоступна для России, которая до сих пор не может оправиться от краха рынка производных ценных бумаг в августе 1998 года (доверие российских инвесторов к этим инструментам не восстановлено в полном объеме до сих пор).

 

Под дефолтным риском мы понимаем риск срыва исполнения эмитентом текущих платежей по собственным долговым обязательствам. Крайним случаем дефолта является фаза банкротства эмитента.

 

Суть рейтинга в моей разработке – в том, чтобы анализировать выбранные фундаментальные характеристики эмитента облигаций в совокупности. При этом все отдельные частные показатели рейтинга – ранги – сворачиваются в единую оценку  инвестиционного качества облигации, а  весами  в свертке  служат параметры, которые подлежат оценке на основе дополнительных соображений.

 

Мы также считаем, что развитый рынок заимстований вынуждает эмитентов с худшими фундаментальными характеристиками в качестве премии за риск выплачивать большие проценты по своим облигациям. Тем самым влияние процентного риска на рейтинг облигаций уменьшается, и на первый план выходит риск дефолта.

 

2.4.2. Источник данных  для анализа

 

При анализе я воспользовался данными с сайта информационно- аналитического и учебного центра НАУФОР Скрин.ру [97]. Разрешение на использование материалов сайта в научной  работе получено.

 

Открытой информацией для анализа, представленной на сайте, является ежеквартальная неконсолидированная отчетность эмитентов (баланс, отчет о прибылях и убытках на уровне разделов).

 

В последующем, когда методика рейтинга встанет на программную основу, вопрос об обеспечении программы скоринга исходными данными (дейта- провайдинга), разумеется, должна решаться в первую очередь, потому что вопрос своевременной и полной поставки данных для рейтинга является ключевым.

 

2.4.3. Предпосылки для построения метода рейтинга

 

Как и в [53], необходимо предварить описание метода рейтинга облигаций качественной экспертной моделью российского рынка, на основании которой будет совершаться выбор показателей для оценки и их ранжирование.

 

Как мы хорошо знаем, дефолт вызывается кризисом ликвидности активов, когда ликвидных активов недостаточно для того, чтобы обслужить неотложные обязательства.  Поэтому  фактор  ликвидности  (Х2)  эмитента  мы  полагаем основным. Ликвидность может быть оценена по-разному, но по укрупненному балансу предприятия возможен лишь анализ общей ликвидности как обеспеченности краткосрочных обязательств оборотными активами.

 

Во вторую очередь следует рассматривать факторы, характеризующие финансовую устойчивость. Соотношение собственных и заемных средств в структуре  пассивов  предприятия  (коэффициент  автономии  Х1)  является ключевым фактором для анализа. Существуют определенные проблемы в использовании этого показателя в  финансовом анализе. Они связаны с тем, что очень часто ликвидность собственных средств предприятия низка (из-за необоснованных  переоценок  стоимости  основных  средств,  например).  Тем  не менее в передовых компаниях ведется активная работа по техническому перевооружению производства, со списанием устаревших фондов, и при таком подходе коэффициент автономии является действительно содержательной характеристикой финансовой устойчивости эмитента.

 

В третью очередь мы берем в рассмотрение факторы эффективности работы эмитента. Чем прибыльнее бизнес, тем больше источников на покрытие долгов, и тем, соответственно, ниже риск дефолта. На эффективность бизнеса мы смотрим с трех точек зрения:

 

Х3 - Оборачиваемость активов. Чем быстрее оборачиваются активы, тем меньше дефолтный риск, связанный с неэффективным использованием основных  средств  (эффективное  управление  активами  предполагает отсечение неэффективных затрат на использование инвестированного капитала);

 

Х4 - Рентабельность затрат. Чем больше маржинальная прибыль, тем устойчивее бизнес, и тем меньше риск текущих убытков из-за оперативного изменения конъюнктуры продаж;

Х5 - Рентабельность активов. Характеризует эффективность инвестиций,

сделанных в активы предприятия.

 

Далее мы выстраиваем систему предпочтения одних факторов другим, исходя из   нашего   опыта  анализа   риска   банкротства   эмитентов   (материал   главы  3 настоящей диссертационной работы). Представляется, что шкала предпочтений факторов должна иметь следующий вид:

 

Ликвидность y Финансовая устойчивость y Эффективность бизнеса эмитента.

(2.19)

 

 

 

 

вид:

 

 

С точки зрения факторов оценки система предпочтений (2.19) приобретает

 

 

 

Х2  y Х1 y Х3 » Х4 » Х5 .      (2.20)

 

Информации, заключенной в (4.20), достаточно нам для того, чтобы перейти непосредственно к рейтингу облигаций.

 

2.4.4. Исходные данные для рейтинга

 

В таблицу П4.1 Приложения 4 к настоящей книге сведены значения анализируемых факторов по состоянию на конец 2 квартала 2002 года, по ряду эмитентов первого и второго эшелонов. Названия эмитентов в табл. П4.1 представлены кодами (тикерами), принятыми в торговых системах России (РТС, ММВБ).

 

Обозначения:

 

А – активы по балансу, млрд. руб, в том числе: а1 – внеоборотные активы; а2

– оборотные активы;

L – пассивы по балансу, млрд. руб, в том числе: l1 – капитал и резервы; l1 –

долгосрочные обязательства; l3 – краткосрочные обязательства; S – выручка за квартал (без НДС), млрд. руб;

C – себестоимость производства за квартал, млрд. руб; ОM – прибыль (убыток) от продаж за квартал, млрд. руб; EBIT – балансовая прибыль (убыток) за квартал, млрд. руб;

Pr – чистая (нераспределенная) прибыль (убыток) за квартал, млрд. руб.

 

Порядок оценки финансовых параметров, необходимых для анализа:

 

 

X1 = l1/ L;

X2 = (а2- l3)/ а2; X3 = S/A;

X4 = Pr/C;

X5 = Pr/A.       (2.21)

 

2.4.5. Методика рейтинга

 

Исходные значения факторов по выделенному перечню облигаций сведены в таблицу П4.2.

 

2.4.5.1.        Нечеткий классификатор уровня факторов

 

Проведем нечеткую классификацию параметров. Для этого введем лингвистическую  переменную  «Уровень  фактора  Х»  с  терм-множеством значений «Высокий уровень фактора», «Средний уровень фактора», «Низкий уровень фактора». Предполагается, что определения «низкий, средний, высокий» относятся к уровню инвестиционной привлекательности акции применительно к выбранному фактору.

 

Предшествующий опыт кластеризации на основе гистограмм распределения факторов [69], построенных при сводном анализе широкого перечня эмитентов ценных бумаг, приводит нас к результатам, котороые сведены в таблицу П4.3. Поскольку все факторы по построению являются относительными характеристиками, то они выражены в процентах.

 

2.4.5.2.        Классификация факторов с оценкой рангов

 

Проведем классификацию полученных значений факторов, т.е. сверим таблицы 2 и 3. Результат сопоставления приведен в таблице П4.4.

 

 

2.4.5.3.        Комплексная оценка инвестиционного качества ценной бумаги

 

Определим лингвистическую переменную «Оценка бумаги» с терм- множеством значений «Очень низкая (О), Низкая (Н), Средняя (Ср), Высокая (В), Очень высокая (ОВ)». Чтобы конструктивно описать введенную лингвистическую  переменную  «Оценка  бумаги»,  определим  носитель  ее терм-множества – действительную переменную A_N на интервале от нуля до единицы. Тогда функции принадлежности соответствующих нечетких подмножеств могут быть заданы таблично (таблица П4.5);

Определим лингвистическую переменную «Торговая рекомендация для бумаги» с терм-множеством значений «Strong Buy (SB – Определенно Покупать), Moderate Buy (MB – Покупать под вопросом), Hold (H – Держать), Moderate Sell (MS – Продавать под вопросом), Strong Sell (SS – Определенно продавать)».

 

Установим взаимно однозначное соответствие введенных нами лингвистических переменных на уровне подмножеств: ОН – SS, Н – MS, Ср – H,   В   –   MB,   ОВ   –   SB.   Так   мы   связали   качество   облигации   с   ее инвестиционной привлекательностью. Тогда переменная A_N является носителем и для терм-множества лингвистической переменной «Торговая рекомендация», с теми же функциями принадлежности носителя подмножествам значений.

 

Оценим веса отдельных факторов для комплесксной оценки бумаги, в соответствии с тем, как это записано в (4.20). Согласно правилу точечных оценок Фишберна, критерию максимума неопределенности в части наличной информационной ситуации можно сопоставить следующую систему весов:

 

 

 

p1 = 0.2, p2 =  0.3, p3 = p4 = p5 = 0.166,

 

 

8

pi         1

i  1

 

 

 

(2.22)

 

 

 

Если в качестве носителя лингвистической переменной «Уровень показателя Х»  выбрать  единичный  интервал,  то  трапециевидные  функции правдоподобия будут иметь вид рис. П4.1;

Тогда получем комплексный показатель A_N для каждой бумаги методом двойной свертки:

 

 

 

A_N

 

 

M         N

б j        p i л ij

 

 

 

,           (2.23)

 

1j 1i

 

где i – индекс отдельного показателя для их общего числа N=8, j – индекс уровня показателя для общего числа уровней M=3,   ij  – ранг i-го показателя по своему      j-ому уровню, определяемый таблицами П4.3 – П4.5,

 

 

б          0.2, б

 

 

0.5, б1

 

 

0.8

 

 

-           (2.24)

 

 

 

абсциссы        максимумов   функций         принадлежности       терм-множества лингвистической переменной «Уровень фактора».

 

Тогда   среднеожидаемый     ранг     j-го      уровня,           взвешенный   по        всем    N

показателям, оценивается формулой

 

N

ijл ij ,    (2.25)

1i

 

и справедливо

 

 

 

A_N

 

 

M

б y  .    (2.26)

1j

 

 

 

И наоборот, если по каждому фактору определять средний его уровень

 

 

M

z           лб

1j

 

 

 

ij ,        (2.27)

 

 

 

то справедливо

 

 

 

A_N

 

 

N

p z  .     (2.28)

1i

 

 

 

Именно           формулы         (4.27)   и          (4.28)   мы       берем  за         основу            при      расчетов.

Результаты расчетов по этим формулам сведены в таблицу П4.6.

 

2.4.6. Оценка полученных результатов

 

Из таблицы П4.6 видно, что облигации всего трех эмитентов (EESR, LKOH, SGNS) из 13 рассматриваемых стоит покупать, и то следует проводить дополнительное углубленное исследование перед покупкой.

 

Показателен опыт бракованных облигаций. Предельно критично положение компании «ЮКОС». Весьма высокая доля заемных средств в пассивах (по данным неконсолидированной отчетности) наблюдается, по меньшей мере, с 1999 года, а вот  отрицательный чистый  оборотный капитал  – пока только  в 2002 году, два

 

квартала подряд. Скачкообразное ухудшение ликвидности, одновременно с тем, что ухудшилось соотношение краткосрочной и долгосрочной задолженностей, - все это тревожные сигналы к тому, что облигации компании обладают повышенным риском, и от них надо избавляться. И нельзя в этом случае полагаться на высокий уровень маржинальной прибыли. Ухудшение конъюнктуры продаж нефтегазопродуктов способно привести к тому, что компания может испытать затруднения с текущими  расчетами. А возможности по перекредитованию долгов не очень велики, как видно из отчетности.

 

Не особенно радует и «Газпром». Низкая рентабельность бизнеса, вызванная колоссальным размером активов, вызывает риск повышенных затрат на поддержание инфраструктуры бизнеса. Износ основных фондов диктует потребность в техническом перевооружении и соответствующих инвестициях в основной капитал, - а взять инвестиций неоткуда, потому что доходность на инвестированный капитал в компании низка. Риск инвестиций в акции и облигации ОАО  «Газпром»  снизится  кардинально,  если  компания  добьется  пересмотра тарифов на отпускаемый газ в сторону существенного увеличения. Но это также вряд ли возможно по социально-политическим (предвыборным, я бы сказал) соображениям.

 

Зададимся целью определить, как, в соответствии с золотым правилом инвестирования, должна определяться требуемая доходность, отвечающая оцененному нами уровню риска. Пусть у нас P1 – процентная ставка по государственным краткосрочным облигациям, а Р2 – предельно возможная ставка по корпоративным облигациям, которые мы в принципе условились покупать (облигации АО «МММ» не в счет). Сегодня в Российской Федерации Р1=14% годовых, Р2=20-21% годовых.

 

Ставка P, под которую мы готовы выделить деньги, должна удовлетворять следующему рациональному соотношению:

 

 

 

P          (P2

 

 

P1) * 0.85

0.85

 

 

A_N .  (2.29)

0.55

 

 

Если инвестиционная привлекательность облигаций высокая (на уровне 0.85 по комплексному показателю), то Р=Р1, и можно требовать доходности по корпоративным облигациям данного вида на уровне того же по государственным займам. Если инвестиционная привлекательность близка к критической (а мы именно это и видим), то Р стремится к Р2. Если A_N<0.55, то о покупке облигаций не может быть и речи, и формула (2.29) недействительна.

 

Итак, мы видим, что сегодня (конец 2002 года) по облигациям российских корпораций можно получать до 15% годовых в валюте, но риск этих вложений велик. Такие облигации в Америке недаром называют «мусорными» (junk bonds).

©He.n;oceKMH A.O. C!>OH,[(OBhiM MeHe,[()I(MeHT B paCIIJihiBqaThiX  ycJIOBM51X

 

fb  3Toro   He  crrep;yeT, qTo  HeJih35I B Poccllll rroKyrraTh  KoprropaTHBHble  o6rrHra:o;HH. QqeHb ,II;a)l(e MO)I(HO, HO CJiep;yeT 6niTb rrpep;eJibHO OCMOTPHTeJibHbiM. l1.3JIO)I(eHHa5I 3,II;eCb MeTO,IJ;llKa II03BOJI5IeT  TaKOBYIO     OCMOTPHTeJibHOCTb cp;erraTb   rrpep;MeTHOll.    0Ha   )l(e

II03BOJI5IeT  Bupa6oTaTh  rnKarry  ,II;JI5I orrpep;erreHll5I o6ocHoBannoll:  rrpeMllll  3a  pHcK, KaJIH6poBaHHOll            Ha        OCHOBe        6a30BOll         rrpo:o;eHTHOll            CTaBKll          ITO      rocyp;apCTBeHHbiM

3allMCTBOBaHll5IM.

 

71

 

 




Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 |

Оцените книгу: 1 2 3 4 5

Добавление комментария:






Информацию в электронную библиотеку yourforexschool.com добавляют исключительно для ознакомления. Если вы являетесь автором книги или компанией которая имеет права распространения и вы хотите чтоб на сайте не было вашей книги, то напишите в обратную связь и мы незамедлительно удалим её.

Копирование материалов сайта разрешено только с использованием активной ссылки на yourforexschool.com Copyright © 2010